概要
二次元画像内の三次元オブジェクトに対して3D bounding boxes を設定し、立体的な位置関係を明らかにしている
特筆すべき点
・従来は画像内の元の状態（物体がない状態）がわからなければ三次元的に捉えることができず、一般化できなかった
・従来の技術では実行時間が多くかかった
・multilayer perception(MLP)によってオブジェクトの位置と大きさを学習させた
・従来技術よりも4.7倍の速度での実行が実現できた
・サーチスペースを減らすことで実行速度を早めるだけでなく、3D分類を正確にできるようになった
すごい点
・この技術により、機械のカメラによって現実世界を三次元的に捉えられるようになり、機能の向上が望める
・実行速度が速いのでリアルタイムで三次元的情報を扱った機能を提供できる
・よりinteractiveな機能を望める
論文
引用元
2D-Driven 3D Object Detection in RGB-D Images
https://ieeexplore.ieee.org/document/8237757/